【手続補正書】
【提出日】平成18年8月17日(2006.8.17)
【手続補正１】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】発明の名称
【補正方法】変更
【補正の内容】
【発明の名称】火災検出装置及び火災検出プログラムを記憶した記憶媒体
【手続補正２】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】特許請求の範囲
【補正方法】変更
【補正の内容】
【特許請求の範囲】
【請求項１】  火災の検出を行う火災検出装置において、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データを炎の揺らぎの周期よりも長い時間で再サンプリングを行い、再サンプリングデータを生成する再サンプリング手段と、
前記再サンプリングデータＮ（２以上の自然数）個分についての平均値を算出し、前記平均値を超えるサンプリングデータ数または前記平均値を下回るサンプリングデータ数と所定値との比較により炎と判定する火災検出手段と、
を備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項２】  火災の検出を行う火災検出装置において、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データを炎の揺らぎの周期よりも長い時間で再サンプリングを行い、再サンプリングデータを生成する再サンプリング手段と、
前記再サンプリングデータの平均値を算出し、前記平均値を超えるサンプリングデータ数と前記平均値を下回るサンプリングデータ数との差分が所定の範囲内である場合に炎と判定する火災検出手段と、
を備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項３】  火災の検出を行う火災検出装置において、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データを炎の揺らぎの周期よりも長い時間で再サンプリングを行い、再サンプリングデータを生成する再サンプリング手段と、
前記再サンプリングデータの平均値を算出し、前記平均値を超えるサンプリングデータ数と前記平均値を下回るサンプリングデータ数との差分が所定の範囲外である場合に炎でないと判定する火災検出手段と、
を備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項４】  火災の検出を行う火災検出装置において、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データを炎の揺らぎの周期よりも長い時間で再サンプリングを行い、再サンプリングデータを生成する再サンプリング手段と、
前記再サンプリングデータＮ（２以上の自然数）個分についての平均値を算出し、前記平均値に対する符号変化が発生した回数または符号変化が発生しなかった回数と所定値との比較により炎と判定する火災検出手段と、
を備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項５】  火災の検出を行う火災検出装置において、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データの平均値を算出し、各輝度値を有するデータ数が前記平均値を軸とした対称性を有するか否か判定し、対称性を有すると判定した場合に炎と判定し、対称性を有さないと判定した場合に炎でないと判定する火災検出手段と、
を備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項６】  火災の検出を行う火災検出装置において、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データを標本として、平方和及び分散を計算し、指標を算出する指標算出手段と、
ノイズを母集団として前記指標を割り当てて統計的処理を行い、火災を検出する火災検出手段と、
を備えたことを特徴とする火災検出装置。
【請求項７】  前記指標算出手段は、フレーム間の差分輝度値を前記標本として、平方和及び分散を計算し、前記指標を算出することを特徴とする請求項６記載の火災検出装置。
【請求項８】  火災の検出を行う火災検出装置を、
入力画像から輝度データを抽出する輝度データ抽出手段と、
前記輝度データを炎の揺らぎの周期よりも長い時間で再サンプリングを行い、再サンプリングデータを生成する再サンプリング手段、
前記再サンプリングデータＮ（２以上の自然数）個分についての平均値を算出し、前記平均値を超えるサンプリングデータ数または前記平均値を下回るサンプリングデータ数と所定値との比較により炎と判定する火災検出手段、
として機能させるコンピュータ読み取り可能な火災検出プログラムを記憶した記憶媒体。
【手続補正３】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００１
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００１】
【発明の属する技術分野】
本発明は、火災検出装置及び火災検出プログラムを記憶した記憶媒体に関し、特に火災の検出を行う火災検出装置及び火災検出プログラムを記憶した記憶媒体に関する。
【手続補正４】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】０００９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【０００９】
本発明はこのような点に鑑みてなされたものであり、安価で、広域監視可能であり、かつ複雑な画像処理を必要とせずに、効率よく高精度に火災を検出する火災検出装置を提供することを目的とする。
また、本発明の他の目的は、安価で、広域監視可能であり、かつ複雑な画像処理を必要とせずに、効率よく高精度に火災を検出する火災検出プログラムを記憶した記憶媒体を提供することである。
【手続補正５】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００１３
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００１３】
輝度データ抽出手段１１は、カメラ１４から入力された画像を、フレームメモリに入力し、時間軸方向の輝度値の集まりである輝度データを抽出する。
【手続補正６】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００４０
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００４０】
以上説明したように、第１の実施の形態では、炎の揺らぎ特性（炎をカメラで撮影した場合のその輝度値データは、平均値を中心として、平均値を越えるもの、平均値を下回るものが均等であるという特性）を利用して、輝度値データがこの特性を満たすまたは近い特性を持つ場合は、炎を撮影したと判定し、この特性からかけ離れた特性を持つ場合は、移動物体その他の炎でないものと判定する。実施の形態においては、検定統計量、有意確率なる概念を導入したが、輝度値データのうち、平均値以上の輝度値を持つデータ数（Ｈ）と、平均値を下回る輝度値を持つデータ数（Ｌ）の差分（｜Ｈ−Ｌ｜）を求め、差分値が所定値より小さい場合は、炎であると判定し、所定値を超える場合は炎ではないと判定するなど、炎の揺らぎ特性を満たす（または近い特性をもつ）か否かの判定手法は他の演算方法を用いることは可能である。
【手続補正７】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００５９
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００５９】
ここで、ノイズの母集団をＮ（μ、σ2）とする。μはノイズの変動の平均であり、σ2 は分散である。そして、例えば、標本値は｛−５、１、３、８、…｝であり、標本数Ｎを３０とする。Ｎ＝３０とは、フレーム間に渡って抽出された輝度データの個数であり、標本値は、それら各々の輝度データの値のことである。
また、本発明の指標算出手段は、標本から平方和を計算し、指標を算出する。具体的には、標本の平方和をＳ（＝Σ（ｘi −＜ｘ＞）2 ）とすると、指標はＳ／σ2 （σ2は母集団の分散）と表される。
【手続補正８】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６４
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６４】
ここで、テーブルＴ２は、ノイズは正規分布となることを前提に作成されたものである。ところが、このテーブルＴ２から、指標が４３以上となる確率が４．６％と非常に低い確率が示されるということは、この場合、観測対象自体がノイズではないと判断してよい（有意水準を５％とした場合）。すなわち、炎の揺らぎ（または移動物体）であると認識する。
【手続補正９】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６６
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６６】
なお、本発明では実際は、ノイズと炎の揺らぎとの判別処理を行い、その後、移動物体と炎の揺らぎの判別処理を行って火災を検出する。
以上説明したように、本発明では、ノイズの母集団が正規分布となる仮説的母集団の性質を標本性質に対比して、その当否を検定することで、炎の揺らぎとノイズとを判別する構成とした。これにより、効率よく高精度に火災を検出することが可能になる。
【手続補正１０】
【補正対象書類名】明細書
【補正対象項目名】００６８
【補正方法】変更
【補正の内容】
【００６８】
なお、上記の説明では、指標算出手段は、フレームの輝度値から指標を算出したが、フレーム間の差分輝度値を標本として、平方和を計算し、指標を算出してもよい。